DenseNet网络深度学习分析CT图像鉴别肺结节良恶性的价值

目的  探究DenseNet网络深度学习分析CT图像鉴别肺结节良恶性的价值。方法  选取2017年2月~2019年5月我院收治的疑似肺结节患者80例,患者均进行CT扫描和DenseNet网络深度学习的人工智能系统诊断其良恶性,以病理结果作为金标准。分析CT图像、DenseNet网络深度学习分析联合CT图像对肺结节良恶性的诊断价值。结果  CT图像表现肺密度增高影,有云雾状阴影,可清晰显示支气管内血管情况,评估结节良恶性准确率为88.75%,敏感度为76.92%,特异性为94.44%,与病理诊断的Kappa值为0.736（P < 0.001）;DenseNet网络深度学习联合CT评估结节良恶性的敏感度为96.15%,特异性为88.89%,DenseNet网络深度学习联合CT评估准确率高于单纯CT评估准确率（91.25% vs 88.75%）,且与病理诊断一致性较好（Kappa= 0.810,P < 0.001）。结论  DenseNet网络深度学习分析CT图像鉴别肺结节良恶性准确性较高,且与病理结果具有较好的一致性。     

基于有序多分类的肺结节良恶性分析

在肺癌的早期诊断过程中,肺癌的筛查是常用手段.但是人工筛查效率低下,对医生而言负担过重,采用深度学习技术的影像筛查,自动高效,成为研究的热点.其中,从影像中检测到的肺结节存在着假阳性过高的问题,因此准确判断患者肺结节的良性恶性成为筛查过程中关键的一步.本文提出一种深度学习模型,在损失函数上着眼于良恶性分类之间的有序行,...     

孤立性肺结节的良恶性鉴别诊断

孤立性肺结节（Solitary pulmonary nodule,SPN）指肺内直径≤3 cm 的单一圆形或椭圆形致密影,且不伴有肺不张或肺门,纵隔淋巴结肿大的肺部结节1 .肺孤立性结节的良恶性鉴别诊断尤为重要.我们自2008 年1月-2011年9月,从胸部手术病人中随机选择肺孤立性结节,直径≤3 cm的病人共计337例进行回顾研究分析,现报告如下.     

肺结节良恶性鉴别的磁共振成像应用价值

胸部CT是目前最常用的肺结节良恶性鉴别的影像学方法,但其存在辐射负担;而MRI没有辐射风险,可以多参数成像,并已被广泛应用于全身。但MRI在肺结节的应用受到一些限制,原因如肺的低质子信号导致的低信噪比、肺与临近软组织界面的磁化率伪影和心肺运动伪影。随着MRI抗运动伪影技术、超短回波时间序列、功能磁共振和影像组学/人工智能技术的不断发展,MRI在肺结节良恶性鉴别方面具有极大的潜力。本文综述了MRI在肺结节良恶性鉴别定性和定量方面的应用价值,MRI可以作为CT、PET/CT鉴别肺结节良恶性的很好的补充检查手段。     

基于结节最大径建立的孤立性肺结节良恶性预测模型

目的 以孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)最大径8mm为界分层,建立了一个适用于我国人群的新型SPN良恶性预测模型.方法 回顾性收集2017年1月至2020年10月青岛大学附属青岛市市立医院手术治疗的SPN病例601例的临床资料与CT影像学资料,通过随机数字表法分为A组(501例...     

动态增强扫描对肺内良恶性结节的诊断价值

目的采用螺旋CT动态增强扫描方式鉴别肺内良恶性结节的性质,评价其诊断价值。方法对手术及病理证实的50例肺内孤立性结节进行回顾性分析。结果恶性结节除3例外其余均呈明显强化,且≤15mm恶性结节呈均匀性强化,〉15mm恶性结节呈不均匀性强化,良性结节基本为轻度强化（球形肺炎除外）。结论动态增强螺旋CT检查对肺内良恶性结节的鉴别极具价值。     

磁共振成像在良恶性孤立肺结节中的应用效果

目的:探讨磁共振成像在良恶性孤立肺结节中的应用效果。方法:选取潍坊市中医院2018年1月—2021年6月收治的100例孤立肺结节患者为研究对象。所有患者均通过介入穿刺检查或者病理诊断确诊;先后对患者展开CT检查以及MRI检查,以病理诊断结果为金标准,就获得结果展开对比。结果:对患者完成介入穿刺或者病理诊断后,良性患者42例,包括6例良性血管瘤患者、18例结核球患者、14例炎性结节患者以及4例肺囊肿患者。恶性患者58例,包括28例腺癌患者、18例鳞癌患者、2例类癌、4例小细胞癌以及6例转移癌患者。CT检查结果显示,良性患者59例,恶性患者41例;MRI检查结果显示,良性患者43例,恶性患者57例;MRI检查良恶性检查率同介入穿刺或者病理诊断比较,差异无统计学意义(P> 0.05);MRI检查良恶性检查率高于CT检查,差异有统计学意义(P<0.05)。CT诊断孤立性肺结节特异度、灵敏度、准确度分别为76.19%(32/42)、53.45%(31/58)、63.00%(63/100);MRI诊断孤立性肺结节特异度、灵敏度、准确度分别为97.62%(41/42)、96.55%(56...     

CT影像特征评估肺纯磨玻璃结节良恶性的价值

目的：通过研究CT影像特征评估肺纯磨玻璃结节良恶性的价值,为肺结节的诊断、治疗提供依据。方法：收集2018年1月—2020年12月在淄博市张店区妇幼保健院行胸部CT检查显示肺纯磨玻璃结节,并经过活检或手术切除组织行病理检查的患者60例,共有结节70个。通过病理诊断金指标确定结节的良恶性,分为良性结节组（48个）、恶性结节组（32个）,对比两组患者的CT征象,通过回归分析,找出与恶性结节密切相关的CT征象,通过ROC曲线确定这些影像征象对恶性结节的诊断价值。结果：70个结节的CT征象：直径≤3 cm 20个（28.37%）,3～5 cm 35个（50.00%）,≥5 cm 15个（21.63%）;边缘光滑21个（30.00%）,边缘呈毛刺征30个（42.86%）,边缘呈分叶状19个（27.14%）;胸膜凹陷征11个（15.71%）,空泡征12个（17.14%）,空气支气管征13个（18.57%）,钙化征15个（21.43%）。两组患者年龄、性别无显著差异（P> 0.05）,结节直径、边缘、胸膜凹陷征、空泡征、空气支气管征、钙化方面有显著差异（P <0.05）。直径、边缘、胸膜...     

甲状腺良恶性结节超声造影定量分析研究

目的探讨甲状腺良恶性结节超声造影的时间-强度曲线（time—intensitycurve,TIC）的形态和声学定量参数变化特征。方法对189例患者的213个甲状腺结节（良性结节145个,恶性68个,均经术后组织病理证实）进行超声造影血流灌注增强,以声学定量软件绘制甲状腺良恶性结节的TIC,分析TIC形态和定量参数变化特征。结果超声造影TIC形态表现：甲状腺癌表现为缓慢进人,上升支较平坦,峰值较周边甲状腺组织低;结节性甲状腺肿表现为迅速进入,上升支较陡峭,峰值与周边甲状腺组织一致;甲状腺腺瘤表现为迅速进人,上升支较陡峭,峰值较周边甲状腺组织高。TIC定量参数比较：甲状腺癌、结节性甲状腺肿及甲状腺腺瘤始增时间、达峰时间比较差异均无统计学意义（P〉O．05）,峰值强度比较差异均有统计学意义（P〈O．05）。结论超声造影的TIC形态和定量参数变化特征对甲状腺良恶性结节的诊断及鉴别诊断有重要价值。     

甲状腺部分囊性结节超声特征及其对良恶性的鉴别诊断效果

目的探讨部分甲状腺囊性结节超声特征对占位性病变良恶性的鉴别诊断效果。方法使用超声对128例经术后病理证实的部分甲状腺囊性结节患者进行诊断,与术后病理对比,观察超声特征。结果 128例患者中,102例良性,26例恶性。超声诊断的灵敏度、特异度、准确度分别为92.31%、98.03%、96.88%。纵横比大于1、边界毛刺或微小分叶与结节恶性有关(P<0.05),海绵状结构和边界光滑与结节良性有关(P<0.05),结节数目与良恶性无关(P>0.05)。对于结节内部实性部分,内部实性偏心锐角、微钙化、低回声及极低回声与结节恶性有关(P<0.05)。Logistic回归分析显示极低回声、低回声、纵横比、微钙化和内部实性偏心锐角是预测结节恶性的重要因素。结论超声诊断的声像特征可用于鉴别诊断占位性病变中的部分甲状腺囊性结节。     

彩色多普勒超声诊断良恶性甲状腺结节的参考价值

目的:探究彩色多普勒超声诊断良恶性甲状腺结节的参考价值。方法:于2019年12月—2020年8月选取山东医学高等专科学校附院80例甲状腺结节患者,用彩色多普勒超声诊断,探究良恶性诊断价值。结果:超声诊断准确率、灵敏度、特异度分别为86.3%、84.1%、88.9%。良恶性结节PSV、RI指标与影像学特征差异明显(P<0.05)。结论:甲状腺结节采用彩色多普勒超声诊断,对良恶性结节可以鉴别诊断,诊断准确率高,具有较高的应用价值。     

甲状腺粗大钙化对甲状腺结节良恶性提示作用的研究进展

超声检查对甲状腺肿物的研究甲状腺肿物在诊断中有独到的优势,甲状腺内钙化作为甲状腺结节的常见二维特征一直受到学者重视,本文通过对甲状腺粗大钙化按常见的形态学进行分类,将探讨不同类型粗大钙化灶对甲状腺结节意义的文章分类枚举并分析,结合剪切波等其他新技术,说明甲状腺结节内粗大钙化的部分特征,如边缘环状钙化不完整,结节突出环状钙化外,结节内孤立的粗大钙化在甲状腺良恶性诊断中可能可以作为恶性的提示指标,在甲状腺结节的分类与诊断中具有一定意义。     

基于深度学习的甲状腺结节超声图像分割的临床应用

目的探讨深度学习方法在超声甲状腺结节分割中的效果及其临床应用价值。 方法收集2018年8月至2020年10月首都医科大学附属北京天坛医院的166例甲状腺结节患者的1044张超声图像。观察使用改进自注意力机制的Unet深度学习方法和Unet基础方法在测试数据集上的分割效果。以分割结果是否接近有多年临床经验的超声医师的手动标注作为参考标准,将改进自注意力机制的Unet和Unet基础方法对甲状腺结节的分割效果进行比较,以交并比（IoU）、戴斯（Dice）相似性系数及与超声医师对甲状腺结节的手动勾勒接近程度来评价深度学习模型对甲状腺结节分割效果及临床应用价值的性能。 结果改进自注意力机制的Unet深度学习模型对甲状腺结节分割的IoU及Dice系数分别为0.815和0.839,与Unet基础方法结果（IoU为0.788,Dice系数为0.817）相比,具有更高的IoU和Dice系数值。从分割图像可以看出,基于改进自注意力机制的Unet深度学习模型对甲状腺结节整体和边缘细节上的分割效果好于Unet基础方法,更接近于超声医师的手动勾勒结果。 结论基于自注意力机制的Unet深度学习模型在甲状腺结节分割方面有着较高的性能,可提高诊断效率,并且该方法具有一定的临床应用价值。     

胸部增强CT不同重组算法深度学习诊断肺结节良恶性

目的 探讨不同重组算法CT增强深度学习对肺结节良恶性诊断的差异性.方法 收集从2018年1月～2019年1月40例肺结节患者的CT增强扫描资料.用不同的重组算法(B30f和B70f)重组1 mm薄层CT图像.所有病例均经手术病理证实,其中良性结节10例,恶性30例.每个结节用深度学习智能辅助诊断系统(InferRead...     

基于深度学习的检测算法对不同肺叶肺结节的检出效果

目的 基于深度学习（DL）的检测算法对不同位置肺结节的检出效果。方法 对肺部CT扫描中符合入组条件的493例病例进行肺结节标注。利用基于DL的肺结节检测算法得到检出结果,并将之与医师标注结节进行匹配;分别统计各处检出结节与医师标注结节的匹配度等指标。最后由医师对未匹配上的算法检出框进行审核,确定算法检出框类别分布。结果 基于DL的肺结节检测算法对于4.1~30.0 mm肺结节与医师标注结节的匹配度分别为左肺上叶96.05%（73/76）、左肺下叶96.91%（94/97）、右肺上叶96.94%（95/98）、右肺中叶98.59%（70/71）、右肺下叶95.95%（71/74）及叶间胸膜96.30%（26/27）,其间匹配度差异均无统计学意义（P均>0.05）。未能匹配的算法检出框中,经审核确定50.92%（747/1467）为结节,其位置分布差异有统计学意义（P均<0.05）。结论 基于DL的肺结节检测算法对于肺结节的检出效果不受其所在位置的影响;算法多检出的结节的位置分布符合临床认知。     

经电子支气管镜和经皮肺活检诊断肺外周孤立性肿块

目的：评估综合使用经电子支气管镜肺活检和CT引导下经皮肺穿刺活检经皮肺穿刺活检对疑为周围性肺癌的肺外周孤立性肿块的诊断价值，评估其安全性。方法：对136例经无创检查未能确诊的肺外周孤立性肿块患者，根据病变部位、距胸膜距离及患者病情，对其中62例患者进行了经电子支气管镜肺活检，对另外74例患者使用精细针进行了经皮肺穿刺活检。评估各自诊断准确率、恶性病变诊断敏感度、并发症发生率。结果：经电子支气管镜肺活检和经皮肺穿刺活检均能获取组织标本。病理结果显示经电子支气管镜肺活检组有29例为恶性病变，6例为良性痛变，27例无明确病理诊断结果，诊断准确率为71％；恶性病变诊断敏感度为69．0%；经皮肺穿刺活检组有59例恶性病变．7例为良性病变，8例无明确病理诊断结果，诊断准确率为94．6％；恶性病变诊断敏感度为95．2％（P〈0．01）。两组均未出现严重并发症，经电子支气管镜肺活检并发气胸1例，痰中带血10例。经皮肺穿刺活检组并发气胸11例，痰中带血1例，肺内出血4例。结论：综合使用经电子支气管镜肺活检、经皮肺穿刺活检对疑为周围性肺癌的肺外周孤立性肿块的诊断具有重要价值，安全性高。